Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу - Бен Принг

В этой революции побеждающие организации точно знают, как двигатель Е17BBI работает во время перелета V26 из Нью-Йорка в Лондон. Они знают, как предполагаемый рост процентной ставки в 0,5% в Новой Зеландии повлияет на выпущенные правительством штата Калифорния облигации с нулевым купонным доходом еще до их выпуска. Они знают, как их ребенок отвечает на сегодняшнем уроке по дифференциальному исчислению. Как же они это знают? Потому что имеют данные.

Как и нефть, данные надо «добыть», «очистить» и «распространить». Но в отличие от нефти, данные – это многогранный, любопытный продукт. Потенциально этот источник неисчерпаем – непрозрачный, недолговечный, подчас непостижимый. Они могут многократно вырасти в размерах и ценности, но могут и обесцениться и даже стать обузой, если рассмотреть их с неправильного ракурса или неправильно распорядиться. Нынешние лидеры должны понимать, как распорядиться этим продуктом, доступным всем и каждому, и превратить в конкурентное преимущество. В конце концов, поставить себе на службу новую машину без обширных данных подобно тому, чтобы владеть флотом из грузовых тягачей с прицепами, не имея доступа к бензину.

Данные, о которых мы говорим, уже сейчас находятся у вас под носом, они готовы к извлечению из ваших повседневных бизнес-операций. Например, на примере с рейсом V26, типичный Airbus A350 оснащен примерно шестью тысячами сенсоров по всему самолету, которые генерируют 2,5 терабайта информации в день1 (и да, это правда, что слово «тера» происходит от греческого «монстр»).

Так насколько велики эти монструозные данные? Давайте скажем так: все сочинения Шекспира в виде базовых текстов, сохраненных на вашем компьютере, заняли бы примерно пять мегабайт2. При том что гигабайт – это 1024 мегабайта, а терабайт – это 1024 гигабайта, то это значит, что средний А350 производит эквивалент пятисот двадцати четырех тысяч трудов Барда Эйвона каждый день. Вы, наверное, думаете: «Что Airbus и его пассажирам делать со всеми этими данными? Не слишком ли много шума из ничего?» (Простите, это было слишком прямолинейно.) Иногда так и есть. Многие организации часто не знают, что делать со всеми этими данными. Иногда это просто статистика, иногда превращается в чье-то обязательство, повинность. Однако в следующее десятилетие прорыв совершат компании, которые станут мастерами в последовательном превращении этих избыточных данных в имеющие практическую ценность, и собственно в инсайты.

В последние годы фраза «данные – это новая нефть» превратились во что-то вроде клише. Но как многие клише, фраза выражает правду. Давайте разберем, что на самом деле это значит.

Представьте себя в городе где-то в Великобритании 1850-х годов – в мире, превосходно описанном Чарльзом Диккенсом. Вторая индустриальная революция находилась в самом разгаре реализации, и многое из происходившего было малосимпатичным. Это время до появления законов о детском труде. Здания покрыты сажей. Улицы заполнены лошадьми и продуктами деятельности сотен тысяч лошадиных кишечников. Во многих странах происходят политические волнения (если не сказать хуже). И хотя вы, милорд, находились на верхушке экономической цепи питания, жизнь порой бывала очень жесткой и сложной.

Уголь и пар все еще питали экономику. Нефть использовалась для освещения, гидроизоляции и других случайных целей. Люди знали о нефти и находили ей применение, но никто не видел в ней топливо для полноценной Третьей индустриальной революции. В те времена нефть просачивалась через землю либо ее находили взрывники, пришедшие за углем. Нефть все еще воспринималась как проблема: коричневая, липкая «жижа», мешающая добывать уголь.

В 1847 году шотландский химик по имени Джеймс Янг (James Young) переосмыслил восприятие нефти. Наткнувшись на природное просачивание нефти на шахте в Дербишире, он применил дистилляционный процесс, чтобы превратить «жижу» во что-то совершенно другое и более полезное – очищенную нефть. В последовавшие за этим десятилетия появлялось все больше и больше идей того, как использовать возникший новый продукт, были посеяны семена невероятного бума нефтяной индустрии, а также всех смежных отраслей, пришедших за ней в следующие сто лет.

Сегодня многие из сотен принимающих решения сотрудников, с которыми мы работаем, с трудом проходят тот же этап переосмысления данных. Мы еще только надеемся наткнуться на того, кто скажет: «Мы полностью контролируем наши данные, полностью осознаем их ценность и жаждем большего. Давайте данные нам!» Пока же, напротив, слышим жалобу за жалобой по поводу цены, сложности и нереализованной ценности, которая зарыта в трясине структурированных и неструктурированных данных. Если спросить почти любого бизнес-лидера крупного индустриального предприятия, он скажет, что видит в своих данных скорее жижу, чем нефть.

Эти чувства хорошо выразил известный технологический и бизнес-консультант Джеффри Мур (Geoffrey Moore) (автор «Crossing the Chasm» и многих других очень важных книг), заявивший, что «[данные] это обязательства до того, как они стали статьей дохода»3.

Однако управленческие команды сегодняшних бизнес-лидеров, напротив, настроены на «данные вперед», сосредоточены не на продукте или процессе, а на своих новых сырьевых материалах. Их данные – не «жижа», это жизненные соки новой машины, топливо, движущее вперед. И обращаясь к нашей метафоре, как сырьевой материал данные превосходят нефть по нескольким параметрам, как показано в таблице 5.1.

Таблица 5.1. Свойства нефти и данных

Превращение данных в имеющий практическую ценность инсайт произойдет не случайно, но через установку и управление «цепью поставок данных» в бизнесе. Здесь также есть параллели с сегодняшней энергетической отраслью.

Энергетические компании организованы вокруг трех ключевых видов деятельности: исследование и извлечение, очистка и дистрибуция; часто о них говорят как об апстриме, мидстриме и даунстриме. Нефтяные руководители уже давно признали, что все эти три области довольно сильно разнятся и требуют разных навыков, технологий и бизнес-моделей. Мало кто из руководителей, отвечающих за работу с данными, применяет подобное четкое разграничение подходов. А стоило бы. Далее в таблице 5.2 мы очертим эту сравнительную концепцию.

Таблица 5.2. Цепь поставок нефти и данных

Есть несколько важных направлений, по которым данные значительно превосходят нефть.